Artwork

תוכן מסופק על ידי Kai Kunze. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Kai Kunze או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !

MobileHCI 2024: Head ’n Shoulder: Gesture-Driven Biking Through Capacitive Sensing Garments to Innovate Hands-Free Interaction

9:33
 
שתפו
 

Manage episode 446000181 series 3605621
תוכן מסופק על ידי Kai Kunze. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Kai Kunze או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

Daniel Geißler, Hymalai Bello, Esther Zahn, Emil Woop, Bo Zhou, Paul Lukowicz, and Jakob Karolus. 2024. Head 'n Shoulder: Gesture-Driven Biking Through Capacitive Sensing Garments to Innovate Hands-Free Interaction. Proc. ACM Hum.-Comput. Interact. 8, MHCI, Article 265 (September 2024), 20 pages. https://doi.org/10.1145/3676510

Distractions caused by digital devices are increasingly causing dangerous situations on the road, particularly for more vulnerable road users like cyclists. While researchers have been exploring ways to enable richer interaction scenarios on the bike, safety concerns are frequently neglected and compromised. In this work, we propose Head 'n Shoulder, a gesture-driven approach to bike interaction without affecting bike control, based on a wearable garment that allows hands- and eyes-free interaction with digital devices through integrated capacitive sensors. It achieves an average accuracy of 97% in the final iteration, evaluated on 14 participants. Head 'n Shoulder does not rely on direct pressure sensing, allowing users to wear their everyday garments on top or underneath, not affecting recognition accuracy. Our work introduces a promising research direction: easily deployable smart garments with a minimal set of gestures suited for most bike interaction scenarios, sustaining the rider's comfort and safety.

https://dl.acm.org/doi/10.1145/3676510

  continue reading

35 פרקים

Artwork
iconשתפו
 
Manage episode 446000181 series 3605621
תוכן מסופק על ידי Kai Kunze. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Kai Kunze או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

Daniel Geißler, Hymalai Bello, Esther Zahn, Emil Woop, Bo Zhou, Paul Lukowicz, and Jakob Karolus. 2024. Head 'n Shoulder: Gesture-Driven Biking Through Capacitive Sensing Garments to Innovate Hands-Free Interaction. Proc. ACM Hum.-Comput. Interact. 8, MHCI, Article 265 (September 2024), 20 pages. https://doi.org/10.1145/3676510

Distractions caused by digital devices are increasingly causing dangerous situations on the road, particularly for more vulnerable road users like cyclists. While researchers have been exploring ways to enable richer interaction scenarios on the bike, safety concerns are frequently neglected and compromised. In this work, we propose Head 'n Shoulder, a gesture-driven approach to bike interaction without affecting bike control, based on a wearable garment that allows hands- and eyes-free interaction with digital devices through integrated capacitive sensors. It achieves an average accuracy of 97% in the final iteration, evaluated on 14 participants. Head 'n Shoulder does not rely on direct pressure sensing, allowing users to wear their everyday garments on top or underneath, not affecting recognition accuracy. Our work introduces a promising research direction: easily deployable smart garments with a minimal set of gestures suited for most bike interaction scenarios, sustaining the rider's comfort and safety.

https://dl.acm.org/doi/10.1145/3676510

  continue reading

35 פרקים

सभी एपिसोड

×
 
Loading …

ברוכים הבאים אל Player FM!

Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.

 

מדריך עזר מהיר